ABSTRACT

Salmonella enterica is a gut-associated bacterial pathogen that can invade host cells and disseminate through the body using complex molecular machinery. The interplay between the host immune response and the bacteria is filled with many interactions at different complexity levels and molecular scales. This host-pathogen interaction can be modelled through reaction networks (RNs). RNs are mathematical models that represent interactions and dynamics of its components to provide a quantitative framework for studying complex biological processes. Even though RNs has been used to model biological processes, the multilevel dynamics of host-pathogen interaction is hard to model with current modelling approaches that limit the insights of the system. Here we show that the infection process of Salmonella enterica and its interplay with the host immune system can be modelled through RNs to form a host-pathogen model and gain insight into key processes of infection.

RESUMEN

Salmonella enterica es un patógeno bacteriano asociado al intestino que puede invadir las células del huésped y diseminarse a través del cuerpo usando maquinaria molecular compleja. La interacción entre la respuesta inmune del huésped y la bacteria está llena de muchas interacciones en diferentes niveles de complejidad y escalas moleculares. Esta interacción huésped-patógeno se puede modelar a través de redes de reacción. Las redes de reacción son modelos matemáticos que representan interacciones y dinámicas de sus componentes para proporcionar un marco cuantitativo para el estudio de procesos biológicos complejos. Aunque las redes de reacción se han utilizado para modelar procesos biológicos, la dinámica multinivel de la interacción huésped-patógeno es difícil de modelar con los enfoques de modelado actuales que limitan el entendimiento del sistema. Aquí mostramos que el proceso de infección de Salmonella enterica y su interacción con el sistema inmunológico del huésped se pueden modelar a través de redes de reacción para formar un modelo de patógeno-hospedero y obtener información sobre los procesos clave de infección.